超声衍射时差法近表面盲区减小算法研究

作者：程江; 张旭^*; 涂君; 廖春晖

来源：传感器与微系统, 2022, 41(06): 48-60.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)06-0048-04

• 超声衍射时差
• 自回归模型
• 重构算法

针对由于近表面盲区的存在，导致超声衍射时差(TOFD)技术无法检出近表面缺陷的问题，提出利用经验模态分解(EMD)和希尔伯特(Hilbert)变换对近表面缺陷信号进行提取，并针对传统经验模态分解存在的端点发散问题提出了基于自回归(AR)模型的端点延拓解决算法。利用本征模态函数(IMF)的能量和频率分布特点选择重构模态函数进行缺陷信号重构。利用改进后的经验模态分解和缺陷重构算法进行仿真设计和实验验证，结果表明：该算法可辨识的最小近表面缺陷深度可达4 mm,测量相对误差小于3.7%。

• 单位
  湖北工业大学